Bayesian Algorithm for Indoor Semantic Location Determination

의미 공간에서의 실내 측위를 위한 베이지안 알고리즘

As the amount of the wireless mobile products like a 'Smart phone' used increases, the studies about the Location Based Service (LBS) is highly increasing. Outdoor location determination can use the GPS which is built-in in the wireless mobile products. However, it is not possible to use GPS inside the huge cruise bigger than a normal building, it is regarded to consider Indoor location determination which is appropriate at the inside environment. Wi-Fi (Wireless Fidelity) does not need an extra installation process because it is already installed here and there inside the building. In this respect, Wi-Fi has low price competitiveness compared to other wireless sensor products. In this paper, I will introduce 'Bayesian Algorithm' which can recognize useful space with Wi-Fi signal.

최근 스마트 폰과 같은 무선 모바일 기기 사용량의 증가 때문에 위치 기반 서비스(LBS : Location Based Service)에 대한 연구가 활발히 증가하고 있다. 실외 위치 측위는 무선 모바일 기기에 내장된 GPS를 이용할 수 있다. 하지만 일반 건물보다 규모가 큰 대형 크루즈선의 실내 같은 곳에서는 GPS 사용이 불가능하므로 실내 환경에 적합한 위치 측위 방식을 고려하여야 한다. Wi-Fi(Wireless Fidelity)는 실내의 여러 곳에 설치 되어 있어서 추가로 Wi-Fi의 설치과정을 거치지 않아도 되고, 다른 무선 센서 기기와 비교하면 비교적 싼 가격을 가진다. 본 논문에서는 Wi-Fi의 신호를 이용하여 실내에서 의미 있는 공간을 인지하는 베이지안 알고리즘을 소개한다.